Analýza kvantitativních dat 1 - ASG100207

• Anglický název: Quantitative data analysis 1
• Zajišťuje: Katedra sociologie (21-KSOC)
• Fakulta: Filozofická fakulta
• Platnost: od 2024
• Semestr: letní
• Body: 0
• E-Kredity: 6
• Způsob provedení zkoušky: letní s.:
• Rozsah, examinace: letní s.:2/2, Z+Zk [HT]
• Počet míst: neomezen / 40 (neurčen)
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Poznámka: předmět je možno zapsat mimo plán; povolen pro zápis po webu
• Garant: PhDr. Jiří Šafr, Ph.D.
• Vyučující: Mgr. Ondřej Novotný; PhDr. Jiří Šafr, Ph.D.

Anotace

Předmět je vstupem do analýzy kvantitativních dat a statistiky pro sociology. Hlavním cílem je přiblížit proces analýzy dat a naučit se prakticky používat jednoduché statistické metody explorace a deskripce, prezentovat výsledky a věcně je interpretovat. Uvedeny budou také základy inferenční statistiky. Vedlejším cílem je budování základů statistické gramotnosti, tak aby se studující stali poučenými a kritickými uživateli statistických výstupů. V rámci semináře se studenti naučí pracovat se statistickým softwarem (např. SPSS).

Přehled témat:
1. Základní pojmy popisné a explorační analýzy
2. Rozložení dat, míry centrality, variabilita
3. Kategorizovaná data, charakteristiky rozložení četností nominálních znaků
4. Základní transformace a standardizace dat
5. Třídění statistických jednotek a popis vztahů mezi proměnnými
6. Grafické zobrazení rozložení dat a empirických souvislostí
7. Interpretace výsledků nejen v tabulkách: interakce a úvod do logiky elaborace
8. Základy inferenčního uvažování (výběr z populace, bodový a intervalový odhad, úvod do testování statistických hypotéz na příkladu Z-testu)

Poslední úprava: Šafr Jiří, PhDr., Ph.D. (06.02.2025)

Podmínky zakončení předmětu

K úspěšnému splnění zkoušky je třeba: (a) vypracovat závěrečnou seminární práci prokazující samostatné analytické schopnosti s uplatněním osvojených metod a postupů analýzy, (b) úspěšně absolvovat závěrečný test, který ověřuje získané základní praktické znalosti a kompetence.
V rámci semináře je k získání zápočtu třeba: (a) průběžně odevzdávat zadané domácí úlohy, (b) úspěšně absolvovat průběžný test na datové transformace.

Poslední úprava: Šafr Jiří, PhDr., Ph.D. (06.02.2025)

Literatura

• Agresti A. Franklin C. A. Klingenberg B. & Posner M. (2018). Statistics : the art and science of learning from data (Fourth edition. Global). Pearson.
• Blalock, H. M. (1960). Social Statistics. McGraw-Hill Book Company, Inc. (kapitoly 1-8)
• Treiman, D. J. (2009). Quantitative Data Analysis: Doing Social Research to Test Ideas. San Francisco: Jossey-Bass/Wiley. (kapitoly 1 a 2)
• Hanousek, J., P. Charamza. (1992). Moderní metody zpracování dat. Matematická statistika pro každého. Grada.
• Miller, J. E. (2004). The Chicago guide to writing about numbers. The University of Chicago Press. (vybrané kapitoly)
• Janáček J. (2022). Statistika jednoduše. Průvodce světem statistiky. Grada. (kapitoly 1-5)
• Řehák, J., Řeháková, B. (1986). Analýza kategorizovaných dat v sociologii. Academia.
• Řezanková, H. (2007). Analýza data z dotazníkových šetření. Professional Publishing.

Poslední úprava: Pastyříková Iveta, Mgr. (12.11.2023)